《流畅的Python》Data Structures--第7章 colsure and decorator
Function Decorators and Closures
装饰器是用于增强函数的行为，理解它，就必须先理解闭包。
Python3引入关键字nonlocal，如果要理解闭包，就必须了解它的所有方面，包括nonlocal的使用。
闭包在装饰器中有用，另一个用处是回调方式的异步编程和函数方式编程的风格的基础。
首先是decorator的基本知识。
- 如何计算decorator syntax
- 判断变量是否是local
- closure的存在和工作原理
- nonlocal能解决什么？
通州
decorator
本质是一个语法糖。它的参数是另外的函数。因此能把被装饰的函数替换成其他函数。
另外，在加载模块时,decorator会立即执行。（包括作为脚本输出）。而被装饰的函数，只有在明确调用时才立刻执行。
真实环境下的decorator，一般会定义一个内部函数，在这个内部函数处理传入的函数，最后返回的也是内部函数。
因此，要理解closure和 变量作用域
Variable Scope Rules
例子：
>>> b = 6 >>> def f2(a): ... print(a) ... print(b) ... b = 9 ... >>> f2(3) 3 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 3, in f2 UnboundLocalError: local variable 'b' referenced before assignment
错误❌的翻译：局部变量b，在被分配之前，就被引用了。
可以通过模块dis反编译模块，查看它的内部过程：
>>> import dis >>> dis.dis(f2) 2 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_FAST 0 (a) 4 CALL_FUNCTION 1 6 POP_TOP 3 8 LOAD_GLOBAL 0 (print) 10 LOAD_FAST 1 (b) 12 CALL_FUNCTION 1 14 POP_TOP 4 16 LOAD_CONST 1 (9) 18 STORE_FAST 1 (b) 20 LOAD_CONST 0 (None) 22 RETURN_VALUE
LOAD_FAST(var_num)实际上是将指向局部对象co_varnames[var_num]的引用推入栈顶。
>>> f2.__code__.co_varnames ('a', 'b')
print(b)这行代码，要打印的b是局部变量，即f2内部定义的变量，但并没有声明赋值，就引用所以报告❌。
分析：
这是因为，在把源码转化为字节码时，b = 9决定了b是一个局部变量。因此上面的反编译代码显示b是一个局部变量。
所以在实际调用函数f2时，执行到第2行代码print(b)，Python会尝试从函数的本地环境获取b，并发现b没有绑定值，最后报告错误。
我个人叫他作编译中的冲突。
去掉b = 9这行代码，那么源码转化为字节码时，根据作用域规则，局部作用域没有b，那么就往上一层级去找b, 因此编译程序会判定b为全局变量：
4 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_FAST 0 (a) 4 CALL_FUNCTION 1 6 POP_TOP 5 8 LOAD_GLOBAL 0 (print) 10 LOAD_GLOBAL 1 (b) 12 CALL_FUNCTION 1 14 POP_TOP 16 LOAD_CONST 0 (None) 18 RETURN_VALUE
执行函数后，会从外部作用域获得b。
如果就要保留b = 9这行代码，那么需要在函数体第一行声明：
global b
这会明确告诉编译程序，b是一个全局变量，再看dis.dis(f2):
5 0 LOAD_GLOBAL 0 (print) 2 LOAD_FAST 0 (a) 4 CALL_FUNCTION 1 6 POP_TOP 6 8 LOAD_GLOBAL 0 (print) 10 LOAD_GLOBAL 1 (b) 12 CALL_FUNCTION 1 14 POP_TOP 7 16 LOAD_CONST 1 (11) 18 STORE_GLOBAL 1 (b) 20 LOAD_CONST 0 (None) 22 RETURN_VALUE
而后b= 9则是对全局变量b的值的修改。
根本原因：
这是Python设计的一种选择： 默认假定函数体内被赋值的变量都是局部变量。
所以运行上面的代码才会报告❌。
Closures
历史上，闭包概念和lambda匿名函数同时出现。在此之前很少有在函数内部嵌套函数定义的。
所以，很多人把闭包和匿名函数的概念混淆了。
实际上，一个closure是一个扩展了作用领域的函数。函数是否匿名和闭包没有关系，关键是函数可以访问它定义体外的nonglobal变量（当然也可以访问global变量）。
⚠️Ruby的函数定义则不同，它的设计原则是，封闭作用域。即和外面完全分开。
>>> def make_averager(): ... series = [] ... def averager(new_value): ... series.append(new_value) ... total = sum(series) ... return total/len(series) ... return averager ... >>> avg = make_averager() >>> avg <function make_averager.<locals>.averager at 0x103a5cc10>
make_averager函数内声明了一个局部变量series，当make_averager()执行并返回值后，它的局部作用领域就关闭了。
因此,avg实际上从makd_averager复制了一个series变量，由于series并不是averager函数体内声明的变量，可以称series为自由变量free variable。
使用co_freevars属性可以看到自由变量。
>>> avg.__code__.co_varnames ('new_value', 'total') >>> avg.__code__.co_freevars ('series',)
series的绑定在avg的闭包__closure__属性内。以cell对象的类型储存。
>>> avg.__closure__ (<cell at 0x10395fcd0: list object at 0x103a652c0>,) >>> avg(10) 10.0 >>> avg(11) 10.5 >>> avg.__closure__[0] <cell at 0x10395fcd0: list object at 0x103a652c0> >>> avg.__closure__[0].cell_contents [10, 11]
因此，闭包就是指扩展了作用领域的函数。一般特指被嵌套的函数。
nonlocal声明
python3的新增语法糖。为被嵌套的函数提供变量的支持。
def make_averager(): count = 0 total = 0 def averager(new_value): nonlocal count, total count += 1 total += new_value return total / count return averager
本章后面的章节：
- 简单的装饰器。
- 标准库的装饰器：内置函数: property, classmethod, staticmethod.
- functools.lru_cache
- 叠放装饰器
- 参数化装饰器
